お申し込み

お申し込み方法、試験システムは2種類あります。いずれも外部サービスを利用しています。
2種類とも同じ試験内容、受験料ですのでご自身に合う方を選んで受験していただけます。

CBTS 資格・検定IBT

ビジネス数学検定受検可能

CBTS 資格・検定IBT
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「CBTS 資格・検定IBT」は、(株)CBT-Solutionsが管理運営している受験申し込みのサイトです。お申し込みや受験の流れについては、こちらをご覧ください。
同一アカウントでビジネス数学検定を受検できます。

【定期メンテナンスについて】第2・第4火曜日18:30~21:30は、定期メンテナンスのためサービスがご利用になれませんので、あらかじめご了承ください。

AGAROOT ACADEMY

e-ラーニング受講可能

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申し込み前の確認事項

  • 試験は、IBT(インターネットに接続した環境での試験)によって実施します。
  • インターネットに接続できる環境であればいつでも受験可能です。
  • 申込方法、受験時の注意事項、推奨動作環境などについては申込サイトでご確認ください。

受験時の注意事項

  • 受験者は試験に関し、受験者本人が受験するものとし、受験者以外の第三者に受験させてはならないものとします。
  • 受験者は、試験内容の一部または全部を、複製、公開、送信、頒布、譲渡、貸与、翻訳、翻案、使用許諾、転載、再利用してはならないものとします(SNSをはじめとしたインターネット上への掲載を含む)。試験後このような行為が発覚した場合、失格、認定の取り消し、以後の受験のお断りなどの対応をとります。
  • 必ず、「試験有効期限」(受験のお申し込みの日から30日)までに受験してください。「試験有効期限」を過ぎた場合は受験できません。また、その際、受験料の返還は一切いたしません。
  • 受験料の入金完了後のキャンセルはお受けできませんので、ご注意ください。受験をしない場合であっても、受験料の返還はありません。
  • 試験は、インターネット上で行われますが、持ち物として「筆記用具」「計算用紙(白紙のもの)」「電卓または関数電卓」「表計算ソフト(必要に応じて)」をご用意ください。

受験後の注意事項

  • 試験問題の内容についてのお問い合わせや採点結果、合否結果についての異議の申し立てについては一切応じられません。
  • 受験者は、合否結果について、受験したシステムのマイページでいつでも確認することができます。
  • 各階級の合格基準に到達された方には、申し込み時に登録されたメールアドレスへ下記の目安でオープンバッジの発行についてお知らせいたします。
    <1~15日の間に受験された方>その月の16日
    <16~31日の間に受験された方>翌月の1日
    メールにはオープンバッジ発行用URLが記載されておりますので、ご自身でそのURLにアクセスしオープンバッジを取得してください。
    ※1日、16日が休日の場合は翌営業日に送信いたします。

試験概要・出題内容

データサイエンス数学ストラテジストには、「データサイエンス数学ストラテジスト中級」と「データサイエンス数学ストラテジスト上級」の2つの階級が用意されています。

中級

これからデータサイエンス数学に関わる方を対象とした、データサイエンス数学の基礎となる中級レベルの理解度・習熟度を測定します。
久しぶりに数学を勉強される方にもおすすめです。高校1年生程度の学習範囲で問題が出題されます。

上級

社会で活躍できるデータサイエンス数学ストラテジストとして認定する上級レベルの理解度・習熟度を測定します。
数学力に自信のある方、即戦力としてビジネスに活用したい方におすすめです。

受験階級 中級 上級
受験資格 なし なし
数学のレベル(目安) 数検準2級程度、数学Ⅰ・Aまで 数検2級・準1級および大学初学年程度まで
問題数 30問 40問
試験時間 90分 120分
合格基準 60%(18問)以上 70%(28問)以上
受験料 7,000円 9,000円

中級問題配分

※割合はおおよその目安です。

  1. 学習分野150%

  2. 学習分野216.7%

  3. 学習分野316.7%

  4. 学習分野416.7%

学習分野 出題範囲
学習分野1AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解

小学校算数+中学校数学+高校(数学I・A)

  • 算数
    四則計算、グラフ、比例と反比例、割合と比、平均、単位あたりの大きさ、思考力を測る問題など
  • 中学校数学
    正の数・負の数、文字式の計算、方程式(1次、連立、2次)、関数とは、比例と反比例、1次関数、y =ax2 、三平方の定理、資料の活用、確率など
  • 数学I・A
    数と式、2次関数、三角比、データの分析、場合の数と確率など
学習分野2機械学習・深層学習の数学的理論の理解

以下の学習分野かつ中学校数学+数学I・A範囲での数学的理論

  • 基礎理論
    機械学習、深層学習に役立つ基礎的理論
    距離・相関性による類似度、活性化関数、損失関数、最小二乗法 など
  • 機械学習
    データサイエンス戦略・施策に必要な機械学習の基礎
    教師あり学習:回帰(回帰直線)、分類(線形識別、混同行列) など
    教師なし学習:クラスタリング、次元削減 など
    関連研究分野:自然言語処理、データマイニング など
  • 深層学習
    データサイエンス戦略・施策に必要な深層学習の基礎
    ニューラルネットワークの原理、勾配降下法、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など
学習分野3アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー

以下の学習分野かつ中学校数学+数学I・A 範囲での数学リテラシー

  • アルゴリズム
    データサイエンス戦略・施策に必要なアルゴリズムの基礎
    ソートアルゴリズム、探索アルゴリズム、暗号アルゴリズム、計算量理論など
  • プログラミング的思考
    特定のプログラミング言語に依存しない手続き型思考
    フローチャート、情報理論、情報量(ビット)の扱い、データ誤りの訂正、圧縮効率、逆ポーランド記法など
  • 数学的課題解決
    論理的思考と数学的発想を用いて数学的課題を解決に導く
    課題を読み取り、規則性・法則性を発見しながら解答まで一貫性を持って導く、ナップザック問題など
学習分野4ビジネスにおいて数学技能を活用する能力

上級問題配分

※割合はおおよその目安です。

  1. 学習分野150%

  2. 学習分野225%

  3. 学習分野312.5%

  4. 学習分野412.5%

学習分野 出題範囲
学習分野1AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解

高校(数学I・A、II・B、III)+ 大学初学年(微分・積分+線形代数基礎)

  • 数学I・A
    数と式、2次関数、三角比、データの分析、場合の数と確率など
  • 数学II・B
    指数・対数関数、三角関数、微分・積分の考え、数列、確率分布など
  • 数学III・C
    極限、微分法・積分法、ベクトルなど

大学(初学年)

  • 微分・積分
    微分・積分の基礎、偏微分、重積分、微分方程式の基礎など
  • 線形代数基礎
    行列、行列式、固有値など
学習分野2機械学習・深層学習の数学的理論の理解

以下の学習分野かつ中学校数学+数学I・A範囲での数学的理論

  • 基礎理論
    機械学習、深層学習に役立つ基礎的理論
    距離・相関性による類似度、活性化関数、損失関数、最小二乗法 など
  • 機械学習
    データサイエンス戦略・施策に必要な機械学習の基礎
    教師あり学習:回帰(回帰直線)、分類(線形識別、混同行列) など
    教師なし学習:クラスタリング、次元削減 など
    関連研究分野:自然言語処理、データマイニング など
  • 深層学習
    データサイエンス戦略・施策に必要な深層学習の基礎
    ニューラルネットワークの原理、勾配降下法、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など

上記に加え、数学II・B 以上の数学も用いた数学的理論

上記記載の基礎理論、機械学習、深層学習の範囲にて、偏微分や数列、対数関数、ベクトル、行列等も多分に用いた、より実践的または複雑な理論

学習分野3アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー

以下の学習分野かつ中学校数学+数学I・A 範囲での数学リテラシー

  • アルゴリズム
    データサイエンス戦略・施策に必要なアルゴリズムの基礎
    ソートアルゴリズム、探索アルゴリズム、暗号アルゴリズム、計算量理論など
  • プログラミング的思考
    特定のプログラミング言語に依存しない手続き型思考
    フローチャート、情報理論、情報量(ビット)の扱い、データ誤りの訂正、圧縮効率、逆ポーランド記法など
  • 数学的課題解決
    論理的思考と数学的発想を用いて数学的課題を解決に導く
    課題を読み取り、規則性・法則性を発見しながら解答まで一貫性を持って導く、ナップザック問題など

上記に加え、数学II・B 以上の数学も用いた数学リテラシー

上記記載のアルゴリズム、プログラミング的思考、数学的課題解決の範囲での、より実践的または複雑な理論

学習分野4ビジネスにおいて数学技能を活用する能力

試験日・出題形式

データサイエンス数学ストラテジストは、オンラインで受験できる数学資格試験です。
いつでも好きな時間に、スマホやPCなどお好きなデバイスから受験することが可能です。

試験日
24時間、365日(システムのメンテナンス時をのぞく)
受験資格
どなたでも受験可能
受験期間
お申し込みから1か月間
再受験
1回の申し込みにつき受験は1回のみ
受験環境
オンライン上で多肢選択に解答するIBT(Internet Based Testing)形式
出題形式
五肢択一
  • 中級30問 90分
  • 上級30問 120分
受験料
  • 中級 7,000円
  • 上級 9,000円
結果発表
  • 成績票としてスコアレポートを発行(即時)
  • 認定証としてオープンバッジを発行(試験日から2週間程度)

合格基準・認定方式

合格基準は、中級が60%(30点中18点)以上、上級が70%(40点中28点)以上です。
各階級の合格基準点に到達された方には、オープンバッジを発行いたします。
なお、総合得点だけではなく、「データサイエンス(DS)数学基礎力」と「データサイエンス(DS)数学コンサルティング力」のバランスに応じて、中級・上級それぞれで「☆☆☆(トリプルスター認定)」「☆☆(ダブルスター認定)」「☆(シングルスター認定)」のいずれかのオープンバッジを発行いたします。

オープンバッジのサンプル画像

オープンバッジとは、世界的な技術標準規格「IMS Global Learning Consortium」に準拠し発行されるデジタル証明・認証のことです。

世界では、すでに年間2400万個が発行され、資格のほかに免許証や卒業証明書など用途はさまざまに広がっています。オンライン上で公開したり、SNSなどで共有できたりするなど、利便性の高さが特徴です。

オープンバッジは、偽造・改ざんが困難なブロックチェーン技術を応用しており、学習・スキルの証明書として信頼性の高いものとなっています。

オープンバッジのくわしい情報は、下記のリンク先でご確認ください。

一般財団法人オープンバッジ・ネットワーク

中級合格基準のボーダーラインと、得点数に応じて発行されるオープンバッジの認定を示した図表。 中級トリプルスター認定のオープンバッジはデータサイエンス数学基礎力が12点以上かつデータサイエンス数学コンサルティング力が12点以上で発行。
                        中級ダブルスター認定のオープンバッジはデータサイエンス数学基礎力が9点以上かつデータサイエンス数学コンサルティング力が9点以上で発行。
                        中級シングルスター認定のオープンバッジはダブルスター認定の条件を満たさない総合得点18点以上で発行。
中級合格基準のボーダーラインと、得点数に応じて発行されるオープンバッジの認定を示した図表。 上級トリプルスター認定のオープンバッジはデータサイエンス数学基礎力が17点以上かつデータサイエンス数学コンサルティング力が17点以上で発行。
                        上級ダブルスター認定のオープンバッジはデータサイエンス数学基礎力が14点以上かつデータサイエンス数学コンサルティング力が14点以上で発行。
                        上級シングルスター認定のオープンバッジはダブルスター認定の条件を満たさない総合得点28点以上で発行。
合否結果
受験終了直後に画面に表示され、登録されたメールアドレスに通知されます。
また、マイページからもご確認いただけます。
成績
スコアレポートが発行され、マイページから出力できます。
スコアレポートサンプル
合格証
各階級の合格基準に到達された方には、申し込み時に登録されたメールアドレスへ下記の目安でオープンバッジの発行についてお知らせいたします。
<1~15日の間に受験された方>その月の16日
<16~31日の間に受験された方>翌月の1日
メールにはオープンバッジ発行用URLが記載されておりますので、ご自身でそのURLにアクセスしオープンバッジを取得してください。
※1日、16日が休日の場合は翌営業日に送信いたします。
有効期限
資格の有効期限はありません。

団体での受験

データサイエンス数学ストラテジストは、学校や企業で取りまとめて受験することが可能です。
高等学校、大学などの学校教育機関で3人以上で申し込む場合は、通常の受験料から1人につき500円引きで受験できます。
下記のフォームから、お気軽にお問い合わせください。